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广州市(从化区、增城区、黄埔区、花都区、南沙区、番禺区、海珠区、荔湾区、白云区、天河区、越秀区)
呼和浩特市(新城区、土默特左旗、武川县、托克托县、回民区、清水河县、和林格尔县、赛罕区、玉泉区)
楚雄彝族自治州(大姚县、牟定县、元谋县、永仁县、双柏县、姚安县、禄丰市、武定县、楚雄市、南华县)
大连市(沙河口区、瓦房店市、旅顺口区、庄河市、长海县、中山区、甘井子区、普兰店区、金州区、西岗区)
银川市(永宁县、兴庆区、金凤区、灵武市、西夏区、贺兰县)
辽阳市(白塔区、太子河区、宏伟区、弓长岭区、辽阳县、文圣区、灯塔市)
南通市(海门区、崇川区、如皋市、海安市、如东县、通州区、启东市)
葫芦岛市(兴城市、建昌县、龙港区、连山区、绥中县、南票区)
益阳市(资阳区、沅江市、南县、桃江县、赫山区、安化县)
曲靖市(沾益区、师宗县、罗平县、陆良县、宣威市、马龙区、富源县、会泽县、麒麟区)
沈阳市(沈北新区、于洪区、苏家屯区、沈河区、浑南区、铁西区、新民市、康平县、和平区、辽中区、皇姑区、法库县、大东区)
漯河市(源汇区、舞阳县、郾城区、临颍县、召陵区)
云浮市(罗定市、郁南县、新兴县、云安区、云城区)
临沂市(费县、沂水县、兰陵县、莒南县、兰山区、临沭县、沂南县、郯城县、蒙阴县、平邑县、河东区、罗庄区)
河池市(凤山县、南丹县、天峨县、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、金城江区、宜州区、巴马瑶族自治县、东兰县)
无锡市(江阴市、宜兴市、滨湖区、锡山区、梁溪区、惠山区、新吴区)
铁岭市(清河区、昌图县、西丰县、铁岭县、银州区、调兵山市、开原市)
广安市(岳池县、武胜县、邻水县、前锋区、华蓥市、广安区)
平凉市(泾川县、静宁县、庄浪县、灵台县、华亭市、崇信县、崆峒区)
秦皇岛市(昌黎县、山海关区、北戴河区、青龙满族自治县、海港区、卢龙县、抚宁区)
保山市(隆阳区、腾冲市、施甸县、昌宁县、龙陵县)
南充市(营山县、高坪区、南部县、顺庆区、阆中市、西充县、仪陇县、蓬安县、嘉陵区)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
湖州市(吴兴区、南浔区、安吉县、长兴县、德清县)
天水市(麦积区、武山县、清水县、秦安县、甘谷县、秦州区、张家川回族自治县)
上饶市(信州区、横峰县、余干县、广丰区、广信区、弋阳县、万年县、铅山县、德兴市、玉山县、鄱阳县、婺源县)
宣城市(广德市、宁国市、旌德县、郎溪县、绩溪县、泾县、宣州区)
遂宁市(射洪市、安居区、蓬溪县、船山区、大英县)
阿里地区(札达县、革吉县、日土县、普兰县、噶尔县、措勤县、改则县)
台州市(椒江区、路桥区、天台县、临海市、温岭市、玉环市、三门县、仙居县、黄岩区)
娄底市(新化县、涟源市、冷水江市、娄星区、双峰县)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、黑水县、九寨沟县、茂县、小金县、金川县、若尔盖县、汶川县、红原县、马尔康市、理县、阿坝县、壤塘县)
龙岩市(武平县、长汀县、连城县、新罗区、漳平市、永定区、上杭县)
海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵德县、贵南县、共和县)
新余市(分宜县、渝水区)
沧州市(泊头市、东光县、任丘市、海兴县、孟村回族自治县、盐山县、新华区、河间市、南皮县、肃宁县、吴桥县、运河区、黄骅市、青县、沧县、献县)
成都市(温江区、大邑县、金堂县、青羊区、新都区、蒲江县、郫都区、青白江区、成华区、新津区、彭州市、金牛区、双流区、崇州市、锦江区、武侯区、邛崃市、龙泉驿区、简阳市、都江堰市)
黑河市(嫩江市、孙吴县、五大连池市、北安市、爱辉区、逊克县)
泰州市(兴化市、高港区、姜堰区、泰兴市、靖江市、海陵区)
莆田市(荔城区、涵江区、城厢区、秀屿区、仙游县)
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黔东南苗族侗族自治州(凯里市、三穗县、施秉县、从江县、雷山县、剑河县、台江县、锦屏县、黄平县、镇远县、天柱县、岑巩县、麻江县、榕江县、黎平县、丹寨县)
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苏州市(吴江区、吴中区、张家港市、相城区、虎丘区、姑苏区、常熟市、昆山市、太仓市)
韶关市(乐昌市、曲江区、乳源瑶族自治县、武江区、仁化县、翁源县、浈江区、南雄市、新丰县、始兴县)
景德镇市(珠山区、乐平市、浮梁县、昌江区)
营口市(站前区、鲅鱼圈区、老边区、大石桥市、盖州市、西市区)
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文山壮族苗族自治州(广南县、丘北县、砚山县、文山市、西畴县、马关县、麻栗坡县、富宁县)
延安市(宝塔区、甘泉县、子长市、志丹县、宜川县、黄龙县、洛川县、黄陵县、安塞区、延川县、延长县、富县、吴起县)
安康市(平利县、白河县、宁陕县、镇坪县、岚皋县、汉滨区、旬阳市、紫阳县、汉阴县、石泉县)
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河源市(连平县、和平县、龙川县、东源县、紫金县、源城区)
兴安盟(突泉县、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市)
焦作市(武陟县、山阳区、温县、修武县、解放区、沁阳市、中站区、孟州市、马村区、博爱县)
保定市(涿州市、满城区、清苑区、蠡县、易县、博野县、莲池区、竞秀区、安国市、涞源县、曲阳县、涞水县、高碑店市、望都县、唐县、阜平县、定州市、高阳县、容城县、定兴县、徐水区、雄县、安新县、顺平县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)
茂名市(信宜市、茂南区、高州市、化州市、电白区)
惠州市(博罗县、龙门县、惠城区、惠东县、惠阳区)
遵义市(务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、播州区、仁怀市、余庆县、汇川区、湄潭县、正安县、红花岗区、凤冈县、习水县、赤水市、绥阳县)
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伊春市(汤旺县、乌翠区、丰林县、友好区、金林区、南岔县、嘉荫县、伊美区、铁力市、大箐山县)
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白城市(洮南市、洮北区、通榆县、镇赉县、大安市)
鞍山市(铁西区、台安县、海城市、千山区、铁东区、岫岩满族自治县、立山区)
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攀枝花市(仁和区、米易县、盐边县、东区、西区)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、临夏县、和政县、广河县、东乡族自治县、永靖县、临夏市)
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漳州市(芗城区、诏安县、东山县、云霄县、平和县、南靖县、龙海区、漳浦县、华安县、长泰区、龙文区)
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安庆市(太湖县、岳西县、潜山市、大观区、望江县、怀宁县、宿松县、桐城市、迎江区、宜秀区)
江门市(恩平市、开平市、鹤山市、蓬江区、新会区、台山市、江海区)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
金华市(婺城区、金东区、磐安县、东阳市、义乌市、永康市、兰溪市、浦江县、武义县)
丽水市(莲都区、景宁畲族自治县、缙云县、龙泉市、松阳县、遂昌县、云和县、庆元县、青田县)
4月25日,上海金融法院公开宣判原告刘某某、郑某某诉被告上海金某泰化工股份有限公司(以下简称金某泰)、袁某、罗某证券虚假陈述责任纠纷一案。
该案是2019年修订《中华人民共和国证券法》以来,全国首例因上市公司董监高(上市公司董事、监事和高级管理人员的简称)未履行公开增持承诺引发的证券侵权纠纷案件。本案采用示范判决机制进行审理。
金某泰系深圳证券交易所A股上市公司。2021年6月15日,金某泰发布公告,称公司董事兼总裁袁某、控股子公司总经理罗某计划在6个月内增持金某泰股份,增持金额合计不低于3亿元。后金某泰两次发布公告,称袁某、罗某上述增持承诺履行期限分别延期至2022年6月15日、9月30日。2022年9月30日盘后,金某泰公告称袁某、罗某未能在延期期间完成增持计划。同年10月20日,中国证券监督管理委员会上海监管局对袁某、罗某采取出具警示函的行政监管措施。同年12月21日,深圳证券交易所作出《关于对袁某、罗某给予公开谴责处分的决定》。
原告刘某某、郑某某主张其因上述股份增持承诺购买了金某泰股票,而袁某、罗某未履行承诺,构成证券虚假陈述行为,要求金某泰、袁某、罗某共同赔偿投资差额损失、佣金损失等共计900余万元。
被告金某泰辩称:其并非被采取行政监管措施的主体,针对被告袁某、罗某增持股份的全过程,公司及时、真实、准确、完整地发布了公告,不存在信息披露违法违规行为,且已就增持延期事宜及时召开董事会、监事会和股东大会审议,程序合法合规。
被告袁某、罗某共同辩称:两被告已经根据规定及时将增持意愿、资金筹措情况及因资金筹措困难导致延期等情况书面告知金某泰,因客观上履行能力不足,无法再履行增持承诺,不存在主观上“忽悠式增持”的故意或过失,对此,公司也及时发布了公告。股价下跌主要是由于市场整体及企业自身经营等其他情况导致,并非两被告不履行增持承诺导致。
庭审中,各方当事人围绕公开承诺增持行为的法律性质、责任构成要件、责任承担等主要争议焦点进行了举证、质证和辩论。
上海金融法院经审理认为,首先,公开承诺包括股份限售承诺、业绩承诺、股份增(减)持承诺、分红承诺、股份回购承诺、法定义务重述承诺等多种类型,不履行公开承诺的法律责任属性无法一以概之,应结合承诺主体及内容、相对人确定与否、未履行承诺的原因、承诺主体的过错等因素综合予以考量,可能构成虚假陈述、操纵市场等典型证券侵权行为,也可能无法归入证券特殊侵权范畴,抑或是构成违约行为。其次,就本案诉争的公开增持承诺是否构成证券虚假陈述行为,应结合证券市场股票增持的行为特点、公开增持承诺的行为性质,以及被告方作出增持承诺时的履约准备、两次延期事由、未履行承诺原因、有无免责事由等因素综合判断。本案中,袁某、罗某在首次作出增持承诺时并无资金准备,在后续延期过程中亦未积极筹措资金,且在面对交易所质询时以过桥资金制作“虚假”存款证明,故难以认定其有增持的真实意愿。从增持主体、承诺增持金额、市场影响力等角度看,袁某、罗某公开增持承诺信息的披露,对证券市场和投资者预期产生严重误导,其所主张的未能履行增持承诺的抗辩理由明显不合理,故虚假陈述行为成立且具有重大性。再次,公开承诺人袁某、罗某为法定信息披露义务人,而非金某泰。从信息披露的全过程看,金某泰尽到了基本的审查义务,亦无证据证明金某泰明知或应知袁某、罗某存在虚假陈述,故不应承担案涉虚假陈述行为的民事赔偿责任。
综上,经委托第三方机构损失核定,上海金融法院一审判令被告袁某、罗某共同赔偿原告刘某某投资损失506,130.96元,共同赔偿原告郑某某投资损失277,406.42元。
专题:2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。原银保监会副主席梁涛出席并发表以“生成式AI在保险业应用的几点思考”为题的主旨演讲。
梁涛表示,自2022年底OpenAI发布ChatGPT,生成式AI发展加速,今年春节期间DeepSeek引领新一轮发展,实现技术透明、成本普惠、开源升级、推理透明四个层面的突破,降低了技术、使用和信任成本,推动全球技术进步。其对话、创作、推理等核心能力契合保险行业需求,能增强交互体验,提高客户服务效率,还能通过分析非结构化数据实现风险评估和定价的转变,在反洗钱、反欺诈等方面发挥作用。目前,AI应用已渗透到保险业核心业务全流程,深度重构保险价值链。
在行业发展影响方面,梁涛认为,AI大模型技术与保险行业的融合,是科技进步与行业需求的完美契合,也是大势所趋。对中小保险企业而言,DeepSeek的出现打破了“堆算力、拼资本”的大模型发展路径,减轻了资本投入压力,为其实现跨越式发展提供了机会。在负债端,AI技术使得数据资产和网络安全保险、灾害预防、新能源车车险、绿色保险、普惠保险等业务有了新的发展可能;“保险+”模式也通过整合多领域资源实现服务升级。在投资端,AI将深化对险企的影响,提升投研能力、强化风险管理、优化资产配置策略。此外,随着AI的发展,客户行为发生变化,市场主体需牢固树立以客户为中心的理念,业务员应从“销售员”向“顾问”“风险管理专家”转变。
然而,梁涛也提醒,人工智能存在算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题,保险业在推进AI应用过程中,必须将其纳入全面风险管理体系,遵循相关管理办法和原则,防范数据滥用与算法歧视。
专题:2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。阿里云保险行业首席架构师黄旭初发表以“AI大模型在企业架构的落地”为主题的演讲。
黄旭初介绍,阿里在大模型领域布局深远,早在2020年,在OpenAI发布ChatGPT3.5之前,就已在千亿级万亿级参数的M6大模型研究上取得突破,并率先开展开源模型探索。他指出,随着DeepSeek、Manus等新技术涌现,大模型发展周期不断缩短,目前仍未达终态,未来发展值得期待,企业应加快拥抱大模型的步伐。
谈及大模型对行业各方的影响,黄旭初表示,对模型供应商而言,开源模型的发展坚定了阿里在开源路线的投入,新架构的出现促使其更加注重算力优化;对企业客户来说,大模型在保险场景落地可能性增加,使用成本降低,企业构建专属模型也变得可行;对终端用户,推理模型的发展提升了用户对模型的信任度与产品体验;在算力方面,尽管部分架构降低了算力要求,但大模型使用频率和门槛的降低,引发了整体算力需求的爆发式增长。
在技术发展趋势上,黄旭初提到,随着数据在预训练层面接近瓶颈,后训练、推理等层面的ScalingLaw不断涌现,架构优化成为提升大模型效率的重要方向。当前,国内外大模型性能差异快速缩小,各模型供应商技术路线也逐渐趋同。基于此,阿里将重点发力开源、推理模型、多模态融合模型以及不同尺寸模型研发,以适应多样化场景需求。
在保险企业架构应用方面,黄旭初提出,未来保险企业模型架构可设想为“无限靠近AGI的大模型+众多领域小模型”,二者相互促进,共同服务保险业务。同时,他推荐了三种开发范式:知识库+通用大模型,是当前多数企业实践的基础模式;Muti-agent+推理模型,适用于核保核赔等逻辑推理要求高的业务场景;双飞轮模式,即企业专属模型服务业务流程,是未来发展方向。
黄旭初还以质检检测预警为例,展示了不同模式的应用效果:提示词+大模型模式耗时短但准确率仅64%;多Agent模式准确率提升至90%以上,但调用次数增加导致耗时变长;将企业知识训练到小模型的模式,在准确率和耗时方面表现更优。
此外,他介绍了理想的应用架构,通过标准大模型协议封装原子能力,利用Agent调用,并基于SpringAIAlibaba框架实现传统应用的AI改造。同时强调全栈效率优化的重要性,建议保险公司在使用大模型时,可借助云供应商的全栈优化能力。
最后,黄旭初展示了阿里推出的金融行业Agent智能体全景图,并将大模型应用分为知识问答、业务辅助、业务自动化三大类型,涵盖代码辅助、产品辅助、销售、客户服务等多个场景,部分场景已成熟可落地。
据西凤股份消息,4月21日至23日,西凤股份公司总经理张周虎、副总经理周艳花一行先后走访了陕西禧福祥集团、华山论剑品牌管理有限公司、西安国花瓷商贸有限公司、深圳市酒海实业有限公司、陕西窖龄品牌管理有限公司及西安泓韵酒业有限公司等西凤酒重点品牌运营商,围绕“数智化转型、文化赋能、品牌升级、全国化市场”四大主题展开深度交流,以“厂商同心 品牌聚力”为核心,推动西凤酒全国化战略加速落地,为西凤酒品牌高质量发展凝聚共识,注入动能。
在禧福祥集团调研期间,张周虎一行亲临西凤酒15年6年陈酿品牌数智化营销抽奖活动现场,见证雅迪电动车感恩回馈消费者的创新举措。他指出“购酒抽雅迪电动车”感恩回馈活动,有效打通了品牌与终端商户、消费者的连接渠道,为构建价值共享体系提供了创新模式。同时,他对西凤酒15年6年品牌创新实践给予高度评价:“面对市场新挑战,品牌展现出强大的应变能力和创新活力,其稳健发展态势为西凤酒整体战略推进提供了有力支撑。”周艳花对陕西禧福祥集团董事长王延安带领团队25年来的坚守与创新表示感谢,未来将在资源配置、政策支持等方面持续发力,助力西凤酒15年6年品牌不断升级,赢得市场与消费者的长久认同。王延安表示,未来将严格落实西凤集团战略部署,持续加强与西凤集团的合作机制,深化数智化转型,强化文化赋能,全力推进全国化战略,为西凤酒发展贡献更多力量。
张周虎一行与禧福祥集团相关负责人座谈
中央纪委国家监委网站讯据中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组、山东省纪委监委消息:中国建设银行深圳市分行资深副经理陈坤雄涉嫌严重违纪违法,目前正接受中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组纪律审查和山东省聊城市监察委员会监察调查。 (中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组、山东省纪委监委) 今日A股横盘整理,上证指数收跌0.07%报3295.06点,深证成指涨0.39%,创业板指涨0.59%。量能方面,A股全天成交1.14万亿。盘面上,公用事业、通信领涨,房地产、医药带头回调。
宏观方面,中共中央政治局4月25日召开会议,确定“坚持稳中求进工作总基调”。会议指出“我国经济持续回升向好的基础还需要进一步稳固,外部冲击影响加大”。
政策上“要加紧实施更加积极有为的宏观政策,用好用足更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策”,“兜牢基层“三保”底线。适时降准降息,保持流动性充裕,加力支持实体经济。创设新的结构性货币政策工具,设立新型政策性金融工具,支持科技创新、扩大消费、稳定外贸等。”
内需层面,会议指出,“要提高中低收入群体收入,大力发展服务消费,增强消费对经济增长的拉动作用”,“加大资金支持力度,扩围提质实施“两新”政策,加力实施“两重”建设。”政策端对于提振消费的态度依然积极。
对于科技层面,会议指出培育壮大新质生产力,打造一批新兴支柱产业。持续用力推进关键核心技术攻关,创新推出债券市场的“科技板”,加快实施“人工智能+”行动。大力推进重点产业提质升级,坚持标准引领,规范竞争秩序。“人工智能+”可能依然是后续政策大力投向方向。
整体看政治局会议基调与此前一致,维持积极。二季度关税对于经济的冲击需要持续关注,但政策端“稳增长、扩内需”的方向维持不变,AI产业链的技术创新及内需修复两条投资主线依然值得关注,对于A股中长期或可积极看待。
当前阶段可以考虑逢低布局,关注中证A500ETF(159338)、上证综指ETF(510760)等宽基标的,同时也可以考虑构建“科技+红利、现金流”的哑铃策略。
科技领域,受到政策端利好的人工智能产业链可以持续关注。今日创业板人工智能ETF(159388)涨1.79%,通信ETF(515880)、软件ETF(515230)均涨超1%。
近年来,人工智能(AI)技术以惊人的速度重塑全球产业格局。从ChatGPT掀起生成式AI的全民热潮,到Sora实现“文本生成视频”的颠覆性突破,再到特斯拉Optimus人形机器人展示“具身智能”的潜力,AI正从实验室走向千家万户,成为驱动经济增长的核心引擎。
与此同时,国内AI大模型持续迭代,产业发展快速跟进。以Deepseek-R1为首的国产AI大模型的技术突破及成本优势有望推动国内AI应用快速发展。
中共中央政治局会议强调,加快实施“人工智能+”行动,培育未来产业。政策大力支持下,人工智能全产业链,包括“上游算力+中游模型+下游应用”,均有望迎来快速增长。后市看,人工智能有望为全年投资主线之一,感兴趣的小伙伴可继续关注创业板人工智能ETF(159388)。
不过考虑到未来关税层面仍有较大不确定性,全市场风险偏好可能受到影响,二季度市场行情波动可能还会进一步放大。市场震荡期,红利国企ETF(510720)、现金流ETF(159399)等防御性资产值得关注。
消息面上,根据国务院国资委2025年的考核要求,各大央企的最新考核“一利五率”经营指标体系中,“营业现金比率(经营活动收到的现金÷营业收入)”已经被替换为“营业收现率(经营活动现金流量净额÷营业收入)”。
相比之下,营业收现率可能更为直接地反映企业销售回款的效率和质量,更强调营收的变现能力,后续央国企经营质量有望进一步改善,央国企的投资价值依然值得关注。
当前新“国九条”、市值管理等政策鼓励上市公司分红,对于央企来说,健全分红政策,稳定分红预期,既有助于增加投资者回报;又有助于央国企获得价值认同、估值修复,是市值管理的有效路径,也符合“中特估”重塑价值的要求。
无风险收益率下行的宏观背景下,高股息类央国企资产依然可适当关注。截止2025/4/25,红利国企ETF(510720)标的指数上证红利指数股息率为6.83%,位于历史较高水平;红利国企ETF(510720)自2024年4月30日上市以来连续分红12次,具有一定的投资吸引力,感兴趣的投资者可持续关注。
此外,“大中市值+央国企+充裕现金流”有望为全年投资主线之一。现金流ETF(159399)的标的指数聚焦大中市值,标的指数央国企占比高于同类现金流指数;产品每月进行评估及收益分配,每年最多可分红12次。也可继续持续关注现金流ETF(159399)。
(现金流ETF基金收益分配原则为:1、本基金的收益分配方式为现金分红;2、基金管理人可每月对基金相对业绩比较基准的超额收益率以及基金的可供分配利润进行评价,收益评价日核定的基金净值增长率超过业绩比较基准同期增长率或者基金可供分配利润金额大于零时,基金管理人可进行收益分配;3、当基金收益分配根据基金相对业绩比较基准的超额收益率决定时,基于本基金的特点,本基金收益分配无需以弥补亏损为前提,收益分配后基金份额净值有可能低于面值;当基金收益分配根据基金可供分配利润金额决定时,本基金收益分配后基金份额净值不能低于面值,即基金收益分配基准日的基金份额净值减去每单位基金份额收益分配金额后不能低于面值;4、在符合上述基金分红条件的前提下,本基金可每月进行收益分配。评价时间、分配时间、分配方案及每次基金收益分配数额等内容,基金管理人可以根据实际情况确定并按照有关规定公告;鉴于本基金的特点,本基金分红不一定来自基金盈利,基金分红并不代表总投资的正回报。(资料来源:基金招募说明书、基金合同、富时罗素,具体以基金法律文件为准)
风险提示:投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险,不能保证投资人获得收益,也不是替代储蓄的等效理财方式。无论是股票ETF/LOF/分级基金,都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种,其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。基金资产投资于科创板和创业板股票,会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险,提请投资者注意。板块/基金短期涨跌幅列示仅作为文章分析观点之辅助材料,仅供参考,不构成对基金业绩的保证。文中提及个股短期业绩仅供参考,不构成股票推荐,也不构成对基金业绩的预测和保证。以上观点仅供参考,不构成投资建议或承诺。如需购买相关基金产品,请您关注投资者适当性管理相关规定、提前做好风险测评,并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。基金有风险,投资需谨慎。
特约作者:国泰基金
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